AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习优化器选择 更多内容
  • 其他优化器选项

    其他优化选项 cost_model_version 参数说明:此参数用来指定优化代价模型的版本。可以视作一个保护参数,用来禁用最新的优化代价模型,保持和旧版本计划一致。改变此参数,可能会导致很多SQL计划的改变。因此修改前请谨慎评估。 参数类型:整型 参数单位:无 取值范围:0、1、2、3、4

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  • 模型训练

    收敛时间,即达到一定的收敛精度所需的时间。 吞吐量一般取决于服务硬件(如更多、更大FLOPS处理能力的AI加速芯片,更大的通信带宽等)、数据读取和缓存、数据预处理、模型计算(如卷积算法选择等)、通信拓扑等方面的优化。除了低bit计算和梯度(或参数)压缩等,大部分技术在提升吞吐量

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  • 时间选择器

    时间选择 本章节主要介绍时间选择组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸:设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置:设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 时间选择 全局样式 背景色:单击颜色编辑设置组件的背景色。 圆角:单击设置组件的圆角度。值越大,圆角度越明显。最小值为0%,最大值为50%。

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  • 日期选择器

    日期选择 日期选择组件用于记录时间信息,适用于填写出差、加班日期时间等场景。 在表单设计页面,从“常用组件”中,拖拽“日期选择”组件至表单设计区域,如图1所示。 图1 拖拽日期选择组件到设计区并设置属性 标题:该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提示:为字段添加帮助信息。设置后,标题字段后会显示。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B裸金属服务安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 概述

    。 您可以使用本文档提供的天筹求解服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如天筹求解服务包含的二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2 API概览。 在调用天筹求解服务API之前,请确保已经充分了解运筹优化算法相关概念,详细信息请参见“产品介绍”。

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  • 日期选择器

    日期选择 此章节介绍日期选择配置项含义。 样式 尺寸位置 W:设置图表的宽,单位为px。 H:设置图表的高,单位px。 X:设置图表在画布中的位置。单位为px。 Y:设置图表在画布中的位置。单位为px。 不透明度:设置图表在画布上的透明度,可通过滑动条进行设置,也可手动输入百分比,比例越大透明程度越低。

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  • 日期选择器

    下边距:图表到组件边框底部的距离。 左边距:图表到组件边框左侧的距离。 配置 在配置中,设置组件的日期选择的类型、输入框边框字体设置等。 图4 配置 日期选择的类型:支持年选择、月选择、日选择、多个日期选择、周选择和带时间的日选择等。 输入框边框字体设置 输入框字体:输入框中字体的大小、颜色等设置。

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  • 日期选择器

    √ 15 禁用日期 日期选择设置禁用状态 代码编辑 - - √ 16 快捷项 快捷操作,给日期选择创建快捷事件 collapse新增按钮 - - √ 属性详解 日期类型 设置日期选择的类型,需特别注意的是,选择日期、月份范围等后,底下才会显示“范围选择信息”等属性。 数据传递格式

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  • 功能介绍

    支持模型超参数配置,包括:backbone、实时样本增强(随机翻转、裁切、对比度亮度增强、归一化等)、loss函数、优化等参数,并支持用户自定义更多超参数,提升无代码模型开发效率。 图13 网络结构及模型参数配置 图14 网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 计费说明

    开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成

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  • 排序策略-离线排序模型

    的均匀分布(高斯或者随机分布)。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment

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  • 日期范围选择器

    日期范围选择 时间范围选择组件用于实现自定义选取时间范围的功能。 在表单设计页面,从“常用组件”中,拖拽“日期范围选择”组件至表单设计区域,如图1所示。 图1 拖拽日期范围选择组件到设计区并设置属性 标题:该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提示:为字段添加帮助信息。设置后,标题字段后会显示。

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  • 使用状态选择器

    在左侧导航栏中,选择“前端应用”。 单击待编辑应用模块内的“应用开发”,进入设计。 画布中选中组件,在组件属性设置面板选择“样式”。 在全局样式选择框中选择已有的类名或创建新类名,例如 .test,并设置全局样式,此时状态选择默认为None。 在状态选择下拉框中选择状态,例如hover,并设置全局样式。

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  • 行数估算过小,优化器选择走NestLoop导致性能下降

    行数估算过小,优化选择走NestLoop导致性能下降 问题现象 查询语句执行慢,卡住无法返回结果。SQL语句的特点是2~3张表left join,然后通过SELECT查询结果,执行计划如下: 原因分析 优化选择执行计划时,对结果集评估较小,导致执行计划走了NestLoop,性能下降。

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  • 优化器GUC参数的Hint

    优化GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各GUC参数的说明,此处不作赘述。 语法格式 1 set( [@queryblock] param value) 参数说明 @queryblock请参见指定Hin

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  • 优化器GUC参数的Hint

    优化GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各guc参数的说明,此处不作赘述。 语法格式 1 set( [@queryblock] param value) 参数说明 @queryblock 见指定Hint

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  • 优化器GUC参数的Hint

    优化GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各guc参数的说明,此处不作赘述。 语法格式 1 set(param value) 参数说明 param:表示参数名。 value:表示参数的取值。 目前支持使用Hint设置生效的参数有:

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  • 优化器GUC参数的Hint

    优化GUC参数的Hint 功能描述 设置本次查询执行内生效的查询优化相关GUC参数。hint的推荐使用场景可以参考各GUC参数的说明,此处不作赘述。 语法格式 1 set( [@queryblock] param value) 参数说明 @queryblock请参见指定Hin

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